torch.nn中常用的损失函数

在 torch.nn 中常用的损失函数有:

- `nn.MSELoss`: 均方误差损失函数, 常用于回归问题.
- `nn.CrossEntropyLoss`: 交叉熵损失函数, 常用于分类问题.
- `nn.NLLLoss`: 对数似然损失函数, 常用于自然语言处理中的序列标注问题.
- `nn.L1Loss`: L1 范数损失函数, 常用于稀疏性正则化.
- `nn.BCELoss`: 二分类交叉熵损失函数, 常用于二分类问题.

还有一些其他的损失函数, 例如 `nn.PoissonNLLLoss` 和 `nn.KLDivLoss`, 具体使用哪一个损失函数取决于问题的具体情况.

相关问题

torch.nn.crossentropyloss 损失函数的具体公式

torch.nn.CrossEntropyLoss() 是一个用于多分类任务的损失函数。其具体公式如下：

<img src="https://latex.codecogs.com/svg.latex?\text{loss}(x, \text{class}) = -\log\left(\frac{\exp(x[\text{class}])}{\sum_j \exp(x[j])}\right)" />

其中，`x` 是模型的输出，是一个包含每个类别的分数的张量；`class` 是真实的类别标签。

简要解释一下公式的含义：对于每个样本，我们首先计算模型输出的每个类别的指数（exponential），然后将其归一化（除以所有类别的指数之和），最后取对数。最终的损失是真实类别对应的对数概率的负值。

注意，此公式中已经将 softmax 函数整合到了交叉熵损失函数中，因此模型输出不需要经过 softmax 函数。

补充说明：上述公式中使用了对数函数，而在实际计算中，通常会应用稳定的数值计算技巧，以避免数值溢出或下溢。具体实现时可能会使用一些优化技巧，但整体思想与上述公式相同。

torch.nn.linear函数

torch.nn.Linear函数是PyTorch中的一个线性变换函数。它接受三个参数：in_features表示输入的特征数，out_features表示输出的特征数，bias是一个布尔值，表示是否使用偏置项。该函数将输入特征与权重矩阵相乘，并可选择是否加上偏置项，从而进行线性变换。

在nn.Linear函数中，权重矩阵的形状是(out_features, in_features)，而输入特征的形状是(batch_size, in_features)。当输入特征与权重矩阵相乘时，可以使用torch.t对nn.Linear的权重矩阵进行转置，以便进行矩阵乘法操作。这样得到的输出维度将是(batch_size, out_features)。torch.mm函数可以用来执行矩阵相乘的操作。

因此，torch.nn.Linear函数可以用来构建神经网络的全连接层，将输入特征与权重矩阵相乘，并添加偏置项，得到线性变换后的输出。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [torch.nn.Linear()函数](https://blog.csdn.net/qq_35037684/article/details/121624295)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [【Pytorch基础】torch.nn.Linear()函数](https://blog.csdn.net/zfhsfdhdfajhsr/article/details/115228920)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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